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	<title>Information out: search and analyze | ElasticSearch 7.7 权威指南中文版</title>
	<meta name="keywords" content="ElasticSearch 权威指南中文版, elasticsearch 7, es7, 实时数据分析，实时数据检索" />
    <meta name="description" content="ElasticSearch 权威指南中文版, elasticsearch 7, es7, 实时数据分析，实时数据检索" />
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                            <div style="color:gray; word-break: break-all; font-size:12px;">原英文版地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.7/search-analyze.html" rel="nofollow" target="_blank">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.7/search-analyze.html</a>, 原文档版权归 www.elastic.co 所有<br/>本地英文版地址: <a href="../en/search-analyze.html" rel="nofollow" target="_blank">../en/search-analyze.html</a></div>
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<span class="breadcrumb-node">信息输出: 搜索和分析</span>
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<div class="titlepage"><div><div>
<h2 class="title">
<a id="search-analyze"></a>信息输出: 搜索和分析
</h2>
</div></div></div>
<p>
虽然你可以使用 Elasticsearch 作为文档存储器并检索文档及其元数据，但其真正的强大之处在于能够轻松地访问构建于 Apache Lucene 搜索引擎之上的整套搜索功能。
</p>

<p>
ElasticSearch 提供了一个简单、易于理解的 REST API，用于管理集群、索引和搜索数据。

出于测试目的，你可以直接从命令行或通过Kibana的开发人员控制台发送请求，这很简单。

对于应用程序，你可以使用你所使用的语言的 <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html" class="ulink" target="_top">Elasticsearch 客户端</a>：Java、JavaScript、Go、.NET、PHP、Perl、Python 或 Ruby。
</p>
<h4>
<a id="search-data"></a>搜索数据
</h4>
<p>
Elasticsearch REST API支持结构化查询、全文查询以及二者皆有的复杂查询。

结构化查询类似于你可以在 SQL 中构造的查询类型。

比如，你可能会在索引<code class="word">employee</code>中搜索<code class="word">gender</code>和<code class="word">age</code>字段，并将匹配的结果按<code class="word">hire_date</code>字段排序。

全文搜索查找与查询字符串匹配的所有文档，并按<em>相关性</em> - 文档与搜索词的匹配程度 - 排序。
</p>

<p>
除了搜索单个词之外，还可以执行短语(phrase)搜索、相似(similarity)搜索和前缀(prefix)搜索，以及获取自动完成(autocomplete)的建议。
</p>

<p>
想要搜索地理空间或其他数值数据？

Elasticsearch 以优化的数据结构对非文本数据进行索引，支持高性能的地理和数值查询。
</p>

<p>
你可以使用 Elasticsearch 提供的功能全面的 JSON 风格的查询语言<a class="xref" href="query-dsl.html" title="Query DSL">Query DSL</a>来访问所有这些搜索功能。

你还可以构造<a class="xref" href="sql-overview.html" title="Overview">SQL风格的查询</a>来搜索和聚合数据, 这是 Elasticsearch 内部原生支持的；JDBC 和 ODBC 驱动程序允许广泛的第三方应用程序通过 SQL 与 Elasticsearch 进行交互。 
</p>
<h4>
<a id="analyze-data"></a>分析数据
</h4>
<p>
Elasticsearch 聚合使你能够构建复杂的数据摘要，并深入了解关键度量、模式和趋势。

不仅能“大海捞针”，聚合还能回答以下问题：
</p>
<div class="ulist itemizedlist">
<ul class="itemizedlist">
<li class="listitem">
干草堆(也可以说"大海")里有多少根针?
</li>
<li class="listitem">
针的平均长度是多少?
</li>
<li class="listitem">
每个供应商的针的长度的中位数是多少?
</li>
<li class="listitem">
在过去的六个月里，每个月有多少根针被加到干草堆里?  
</li>
</ul>
</div>
<p>
你还可以使用聚合来回答更微妙的问题，例如：
</p>
<div class="ulist itemizedlist">
<ul class="itemizedlist">
<li class="listitem">
最受欢迎的针的制造商是哪几家？
</li>
<li class="listitem">
有无异常或反常的针团？
</li>
</ul>
</div>
<p>
因为聚合使用了与搜索相同的数据结构，所以它们也非常快。

这使你能够实时分析和可视化数据。

你的报表和仪表板会随着数据的变化而更新，这样你就可以根据最新的信息采取行动。
</p>
<p>
此外，聚合是与搜索请求一起运行的。

你可以在单个请求中对相同的数据同时搜索文档、过滤结果和执行分析。

因为 聚合是在特定搜索的上下文中计算出来的，所以不仅显示了所有70号大小的针的数量，还显示了符合用户搜索条件的70号大小的针的数量 —— 例如，所有70号大小的<em>non-stick embroidery</em>针。
</p>
<h5>
<a id="more-features"></a>等等，还有更多
</h5>
<p>
想要自动分析 时间序列(time-series) 数据吗？

你可以使用<a href="https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/7.7/ml-overview.html" class="ulink" target="_top">机器学习(machine learning)</a>功能在数据中创建正常行为的精确基线，并识别异常模式。

通过机器学习，可以检测到：
</p>
<div class="ulist itemizedlist">
<ul class="itemizedlist">
<li class="listitem">
与数值、计数或频率的时间偏差有关的异常
</li>
<li class="listitem">
统计稀有性
</li>
<li class="listitem">
群体成员中的不寻常行为
</li>
</ul>
</div>
<p>
最好的部分是什么? 

你不必指定算法、模型或其他与数据科学相关的配置就可以做到这一点。  
</p>
</div>
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                        </div>
                    </div>
                </div>
            </section>
        </div>
    </section>
</div>
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